L’IA au service des chaînes d’approvisionnement durables

J’adopte une approche de recherche pluridisciplinaire qui combine l’analyse de données, le management des opérations et la science comportementale afin d’identifier les leviers clés de la chaîne d’approvisionnement (supply chain) où les interventions peuvent avoir l’impact le plus significatif. Pour cela, j’étudie les incitations et les obstacles rencontrés par les entreprises, les décideurs publics, les consommateurs et les fournisseurs lorsqu’ils investissent dans des initiatives durables. J’examine également comment les cadres réglementaires peuvent concilier durabilité, innovation et croissance. Enfin, j’analyse comment le comportement des consommateurs peut être influencé vers des choix plus durables grâce à l’information, la transparence et la refonte des architectures de choix.

Notre objectif est d’explorer comment la technologie peut rendre visible l’empreinte des activités de la chaîne d’approvisionnement. En tirant parti des données et de l’analyse, les entreprises peuvent mieux suivre et piloter leurs chaînes d’approvisionnement, identifier les zones d’amélioration en matière d’efficacité énergétique, d’investissement dans les énergies renouvelables et de réduction du gaspillage.

Absolument ! Ma recherche examine de manière critique l’efficacité énergétique et la transition vers les énergies renouvelables comme composantes fondamentales d’un système énergétique durable. Malgré les bénéfices économiques et environnementaux évidents des solutions d’efficacité énergétique, leur taux d’adoption reste en deçà de leur potentiel. Je m’attache particulièrement à combler ce « fossé d’efficacité énergétique », en explorant comment l’analyse de données et les contrats de performance peuvent encourager l’adoption de technologies économes en énergie, rapprochant ainsi les entreprises des objectifs zéro émission nette. Cette recherche, intitulée ‘Performance-Based Contracts for Energy Efficiency Projects’ (Contrats de performance pour les projets d’efficacité énergétique), est financée par les donateurs du Comité de recherche de la Fondation HEC, que je tiens à remercier.

En plus de l’efficacité énergétique, la transition vers une énergie durable exige des investissements dans les sources d’énergie renouvelables. Dans cette recherche, nous nous concentrons sur le secteur des énergies renouvelables, en particulier l’énergie éolienne en mer. Nous étudions l’équilibre délicat entre la maximisation de la production d’énergie et la réduction des impacts environnementaux. S’il est essentiel de se tourner vers les énergies renouvelables, il existe un risque de négliger les conséquences environnementales à long terme, comme la gestion des déchets et l’empreinte sur tout le cycle de vie des technologies renouvelables. En nous inspirant des leçons tirées de précédentes ruées technologiques, comme la crise des déchets électroniques, notre recherche plaide pour une approche plus nuancée. Nous défendons une approche fondée sur le cycle de vie complet des technologies renouvelables, afin de ne pas ignorer les coûts environnementaux à long terme dans la course vers le renouvelable.

La gestion des chaînes d’approvisionnement connaît une transformation majeure avec le renforcement mondial des réglementations sur le devoir de vigilance. Ces règles exigent une responsabilité et une transparence accrues des entreprises à tous les niveaux de la chaîne, et non plus uniquement auprès des fournisseurs directs. Nous analysons comment le rapport de force entre fournisseurs et acheteurs influence la conception de ces législations.

Naviguer dans cette évolution est complexe, car cela suppose de comprendre le réseau dense de relations mondiales qui composent les chaînes d’approvisionnement, opérant dans des environnements juridiques et de conformité variés.

Cependant, cette complexité ouvre également la voie à l’innovation en matière de gestion de la chaîne d’approvisionnement. Les technologies numériques, en particulier l’analyse de données et la blockchain, jouent un rôle clé dans cette nouvelle ère de transparence et de responsabilité. La blockchain, par exemple, permet de créer des registres sécurisés et infalsifiables, offrant une traçabilité et une vérification sans précédent à travers l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

En effet ! L’intelligence artificielle et le machine learning (apprentissage automatique) changent la donne : ils améliorent la prévision, l’évaluation des risques et la conformité dans les chaînes d’approvisionnement. Ces technologies offrent des informations clés pour renforcer la durabilité : meilleure anticipation des perturbations, évaluation plus fine des risques fournisseurs, et conformité sociale et environnementale accrue. Par exemple, les outils d’IA peuvent analyser de vastes ensembles de données pour prédire les interruptions et détecter des problèmes éthiques chez les fournisseurs, ce qui est essentiel pour améliorer la résilience et la durabilité de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet aux entreprises de réduire leur exposition aux sanctions liées au non-respect des législations de vigilance.

Les cas d’usage sont extrêmement variés et efficaces. Un exemple remarquable est l’initiative du groupe CMA CGM, pour lequel j’ai l’honneur d’occuper la Chaire HEC sur la durabilité et l’analyse des chaînes d’approvisionnement. Je rédige actuellement une étude de cas sur leur utilisation de l’analyse prédictive pour protéger la faune marine. L’entreprise utilise des modèles de données avancés pour prédire les trajectoires migratoires des baleines et ajuster les itinéraires de navigation en conséquence. Cette initiative illustre le potentiel de l’analyse prédictive pour réduire l’impact environnemental.

Alors que nous exploitons la puissance de l’IA, nous devons rester vigilants quant à ses conséquences involontaires, notamment l’impact environnemental de l’alimentation de ces systèmes et les enjeux éthiques liés à la confidentialité des données et aux biais algorithmiques.

Mes recherches sur l’investissement dans les énergies renouvelables plaident pour une approche globale qui tient compte du cycle de vie complet et de toutes les implications, plutôt que des seuls bénéfices immédiats. Cette approche peut être appliquée de la même manière au développement et à l’usage de l’IA.
Il est crucial de considérer les impacts éthiques, environnementaux et sociaux dès la conception, afin que la quête de progrès technologique ne compromette pas notre engagement envers la durabilité et l’intégrité éthique.

Le Centre Hi! PARIS est un pôle dynamique où se croisent monde académique, industrie et politique publique. Il constitue une plateforme unique pour la recherche interdisciplinaire à l’intersection de l’IA et de la durabilité. Nos initiatives collaboratives, comme le Hi!ckathon, un hackathon et plusieurs tables rondes organisés en décembre dernier sur l’usage de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement, illustrent notre engagement à utiliser l’IA pour générer des impacts environnementaux et sociaux positifs.

Le centre favorise l’échange d’idées et encourage des innovations technologiquement avancées, mais ancrées dans les principes de durabilité. In fine, il contribue à renforcer la résilience et l’efficacité des chaînes d’approvisionnement mondiales.

En savoir plus
- The Long-Term Costs of Wind Turbines, par Sam Aflaki, Atalay Atasu, et Luk N. Van Wassenhove, Harvard Business Review, 20 février 2024.
- Retrouvez la table ronde du Hi!ckathon : “Harnessing Data and AI for Supply Chain Resilience and Sustainability".

Une traduction assistée par LLM.